Rozdíl mezi Apache Kafka a Flume
Apache Kafka je systém s otevřeným zdrojovým kódem pro zpracování dat v reálném čase. Kafka je odolný, škálovatelný a odolný vůči chybám veřejně přístupný systém zasílání zpráv. Architektura Publish-Subscribe byla původně vyvinuta společností LinkedIn za účelem překonání omezení v dávkovém zpracování velkých dat a řešení problémů se ztrátou dat. Architektura v Kafce odpojí poskytovatele informací od spotřebitele informací. Odesílající aplikace a přijímající aplikace tedy nebudou o sobě navzájem vědět pro data odeslaná a přijatá.
Apache Kafka bude zpracovávat příchozí datové toky bez ohledu na jejich zdroj a cíl. Je to distribuovaná streamingová platforma s funkcemi podobnými systému podnikových zpráv, ale má jedinečné funkce s vysokou úrovní sofistikovanosti. S Kafkou mohou uživatelé publikovat a přihlásit se k odběru informací, kdykoli se objeví. Umožňuje uživatelům ukládat datové toky způsobem odolným vůči chybám. Bez ohledu na případ aplikace nebo použití Kafka snadno analyzuje obrovské datové toky pro analýzu v podniku Apache Hadoop. Kafka také dokáže vykreslit datové proudy prostřednictvím kombinace systémů Apache HBase, Apache Storm a Apache Spark a lze je použít v různých aplikačních doménách.
Zjednodušeně řečeno, systém Kafka pro publikování a přihlášení se skládá z vydavatelů, clusteru Kafka a spotřebitelů / odběratelů. Data publikovaná vydavatelem jsou uložena jako protokoly. Odběratelé mohou také vystupovat jako vydavatelé a naopak. Předplatitel požaduje předplatné a Kafka předá data požadovanému předplatiteli. Typicky může být v clusteru Kafka mnoho vydavatelů a předplatitelů různých témat. Stejně tak může aplikace fungovat jako vydavatel i odběratel. Zpráva publikovaná pro dané téma může mít více zájemců o účast; systém zpracovává data pro každého zúčastněného účastníka. Některé případy použití, ve kterých se Kafka široce používá, jsou:
- Sledujte aktivity na webových stránkách
- Streamové zpracování
- Sběr a monitorování metrik
- Agregace protokolu
Apache Flume je nástroj, který se používá ke sběru, agregaci a přenosu datových toků z různých zdrojů do centralizovaného úložiště dat, jako je HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume je vysoce spolehlivá, konfigurovatelná a spravovatelná služba distribuovaného sběru dat, která je navržena ke shromažďování datových proudů z různých webových serverů na HDFS. Je to také služba sběru dat s otevřeným zdrojovým kódem.
Apache Flume je založen na streamování datových toků a má flexibilní architekturu. Flume nabízí vysoce odolný vůči chybám, robustní a spolehlivý mechanismus pro selhání a zotavení se schopností sbírat data v dávkovém i streamovacím režimu. Podniky využívají schopnosti Flume ke správě velkých objemů datových toků, které se dostanou do HDFS. Například datové toky zahrnují aplikační protokoly, senzory a strojová data a sociální média atd. Tato data, když jsou vyložena v Hadoopu, mohou být analyzována spuštěním interaktivních dotazů v Apache Hive nebo sloužit jako data v reálném čase pro obchodní dashboardy v Apache HBase. Některé funkce zahrnují:
- Shromažďujte data z více zdrojů a efektivně je přijímejte do HDFS
- Podporovány jsou různé typy zdrojů a cílů
- Flume může být snadno přizpůsoben, spolehlivý, škálovatelný a odolný proti chybám
- Může ukládat data v jakémkoli centralizovaném úložišti (např. HDFS, HBase)
Srovnání hlava-hlava mezi Apache Kafka vs Flume (Infographics)
Níže je 5 nejlepších srovnání mezi Apache Kafka vs Flume
Klíčové rozdíly mezi Apache Kafka a Flume
Rozdíly mezi Apache Kafka a Flume jsou prozkoumány zde,
- Systémy Apache Kafka a Flume poskytují spolehlivé, škálovatelné a vysoce výkonné řešení pro snadné zpracování velkých objemů dat. Kafka je však obecnější systém, kde více vydavatelů a předplatitelů může sdílet více témat. Flume je naopak speciálním nástrojem pro odesílání dat do HDFS.
- Kafka může podporovat datové toky pro více aplikací, zatímco Flume je specifický pro Hadoop a analýzu velkých dat.
- Kafka může zpracovávat a monitorovat data v distribuovaných systémech, zatímco Flume shromažďuje data z distribuovaných systémů, aby získávala data v centralizovaném úložišti dat.
- Při správné konfiguraci jsou Apache Kafka i Flume vysoce spolehlivé s nulovou zárukou ztráty dat. Kafka replikuje data v klastru, zatímco Flume nereplikuje události. Proto, když dojde k havárii agenta Flume, přístup k těmto událostem v kanálu se ztratí, dokud se disk neobnoví, na druhou stranu Kafka zpřístupňuje data i v případě selhání jednoho bodu.
- Kafka podporuje velké sady vydavatelů a předplatitelů a více aplikací. Na druhou stranu Flume podporuje velkou sadu zdrojových a cílových typů pro ukládání dat na Hadoop.
Tabulka porovnávání Apache Kafka vs Flume
| Základ pro srovnání | Apache Kafka | Flume |
| Význam |
|
|
| Pojem |
|
|
| Základ formace |
|
|
| Oblasti použití |
|
|
| Přístup |
|
|
Závěr - Apache Kafka vs Flume
Souhrnně lze říci, že Apache Kafka a Flume nabízejí spolehlivé, distribuované a odolné systémy pro agregaci a shromažďování velkých objemů dat z více toků a velkých datových aplikací. Systémy Apache Kafka a Flume lze škálovat a konfigurovat tak, aby vyhovovaly různým počítačovým potřebám. Architektura společnosti Kafka poskytuje odolnost proti chybám, ale Flume lze vyladit tak, aby zajistil operace bezpečné proti selhání. Uživatelé, kteří plánují implementovat tyto systémy, musí nejprve porozumět případu použití a vhodně implementovat, aby zajistili vysoký výkon a realizovali plné výhody.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Apache Kafka vs Flume, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Apache Storm vs Kafka - 9 nejlepších rozdílů, které musíte znát
- Top 12 Porovnání Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)
- Big Data vs Apache Hadoop - Nejlepší 4 srovnání, které se musíte naučit
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitečných rozdílů
- SASS Interview Otázky: Jaké jsou užitečné otázky
- Kafka vs Kinesis | 5 největších rozdílů, které byste se měli naučit s infografikou